TRMM数据在中国降雨侵蚀力计算中的应用
长时间序列降雨过程资料的获取一直是降雨侵蚀力计算中的一个难题.尝试利用地面实测站点数据分别对TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星的3B43和3B42数据进行回归建模和订正,并采用订正后的3h平均降雨强度代替30 min最大降雨强度,同时基于TRMM数据的EI180的降雨侵蚀力算法,计算出了全国南北纬50°范围(TRMM覆盖区)内2013年月、季和年降雨侵蚀力;最后分别计算了省域和区域尺度下的降雨侵蚀力对全国尺度下的结果进行对比验证.结果表明:(1)TRMM降水数据比地面站点观测的降水量略大,但与实测站点数据具有很好的线性回归关系,其季尺度决定系数R2均较高,由此也说明了TRMM数据可以很好地反映全国范围内降雨的季节性变化.(2)利用订正后的TRMM3B42数据计算出研究区内的年均降雨侵蚀力为536.02MJ·mm·hm-2·h-1·a-1,其降雨侵蚀主要集中在5～8月份.(3)2013年全国降雨侵蚀变化趋势由东南向西北方向逐渐降低,且沿海省份较内陆省份降雨侵蚀较高.(4)通过对年降雨侵蚀力结果与实测站点降雨量以及订正的TRMM降水数据分析表明,降雨侵蚀力与降水之间存在着紧密的二次非线性关系.(5)通过尺度验证,其中省域尺度验证误差为8.34％,区域尺度误差仅为0.24％,由此说明了TRMM数据在不同尺度下均具有良好的适应性,同时也验证了方法在不同尺度下的有效性.该方法为有效解决土壤侵蚀中降雨强度计算资料缺乏的瓶颈,同时也为降雨侵蚀力的计算提供了一条有效的途径.
TRMM、降雨侵蚀力、回归建模、降雨强度、季节性变化、二次非线性关系
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S157(土壤学)
基于干涉测量和物联网技术的甘肃南部地质灾害监测预警;国家自然科学基金
2015-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
948-959
